api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम DeepSeek: R1 0528

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और DeepSeek: R1 0528 ($1.75 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0DeepSeek: R1 0528
प्रोवाइडरAionLabsDeepSeek
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$1.75 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$7.53 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$1.22 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,0721,63,840
अधिकतम आउटपुट32,76832,768
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202628 मई 2025

मुख्य अंतर

  • DeepSeek: R1 0528 इनपुट tokens पर 38% सस्ता है।
  • AionLabs: Aion-2.0 आउटपुट tokens पर 26% सस्ता है।
  • DeepSeek: R1 0528 1.3× ज़्यादा context पढ़ता है (1,63,840 tokens)।
  • सिर्फ DeepSeek: R1 0528 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
  • 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत AionLabs: Aion-2.0 के साथ $0.00560 और DeepSeek: R1 0528 के साथ $0.00551 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 23 फरवरी 2026 को जारी किया गया था। DeepSeek: R1 0528, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 28 मई 2025 को जारी किया गया था। दोनों टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट हैं, और दोनों को api14 के जरिए एक साथ सर्व किया जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि ये किसी विशेष workload को कैसे संभालते हैं, न कि बुनियादी modality में किसी अंतर पर।

सबसे ठोस अंतर context का है। DeepSeek R1 0528 अधिकतम 163,840 tokens स्वीकार करता है, जबकि Aion-2.0 अधिकतम 131,072 स्वीकार करता है, इसलिए जब किसी एक prompt में बहुत बड़ा codebase, लंबा transcript या दस्तावेजों का ढेर रखना हो, तब DeepSeek मॉडल चुनना चाहिए। दोनों उन tuning parameters में भी भिन्न हैं जो ये expose करते हैं। Aion-2.0, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p का समर्थन करता है। DeepSeek R1 0528 इन सभी के साथ frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, structured_outputs, top_k और top_logprobs का भी समर्थन करता है। व्यवहार में इसका मतलब है कि DeepSeek आपको sampling को नियंत्रित करने और structured या inspectable output पाने के लिए अधिक विकल्प देता है, जो तब मायने रखता है जब आप evaluation harnesses बना रहे हों या seed के जरिए reproducible runs चाहते हों। दोनों मॉडल tool definitions स्वीकार करते हैं, इसलिए वहां किसी का कोई बढ़त नहीं है, और दोनों reasoning controls expose करते हैं।

रोजमर्रा के काम के लिए, request के स्वरूप के आधार पर चुनें। यदि आप लंबे दस्तावेज डाल रहे हैं और चाहते हैं कि मॉडल एक ही pass में उन पर reasoning करे, तो DeepSeek R1 0528 की बड़ी window अधिक सुरक्षित विकल्प है, और इसके अतिरिक्त sampling parameters तब मदद करते हैं जब आपको output व्यवहार को पक्का करना हो। यदि आपके prompts 131,072 tokens के भीतर आराम से आ जाते हैं और आपको output cost सबसे ज्यादा मायने रखती है, तो Aion-2.0 output की ओर से सस्ता विकल्प है, जो summaries, rewrites या विस्तारित reasoning traces जैसी लंबी generations के लिए मायने रखता है। Input cost पर तस्वीर उलट जाती है: input tokens के लिए DeepSeek दोनों में सस्ता है, इसलिए बड़े prompts वाले workloads DeepSeek के पक्ष में जाते हैं जबकि लंबे responses वाले workloads Aion-2.0 के पक्ष में। इस पृष्ठ पर मौजूद live price table में सटीक आंकड़े हैं।

api14 के जरिए किसी भी मॉडल को call करना एक ही तरह से काम करता है। endpoint OpenAI compatible है, इसलिए आप अपनी मौजूदा client library और request shape बनाए रखते हैं, और केवल model id बदलती है: AionLabs के लिए "aion-labs/aion-2.0" और DeepSeek के लिए "deepseek/deepseek-r1-0528" इस्तेमाल करें। जिन parameters को कोई दिया गया मॉडल अपने supported set में सूचीबद्ध नहीं करता, उन्हें request body में भेजने और अनदेखा किए जाने के बजाय बाहर छोड़ देना चाहिए, इसलिए यदि आप ids बदलते हैं, तो Aion-2.0 पर जाते समय logit_bias या top_k जैसे किसी भी DeepSeek specific field को हटा दें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहां दूसरा मॉडल जीतता है। यदि आपका काम input heavy है, यानी बड़ा prompt और छोटा उत्तर, तो DeepSeek R1 0528 सस्ता input विकल्प भी है और बड़े context वाला भी, इसलिए यह बेहतर चुनाव है भले ही आपको इसके अतिरिक्त parameters की जरूरत न हो। इसके विपरीत, यदि आपको sampling और structured output controls का सबसे विस्तृत सेट चाहिए, तो Aion-2.0 ये नहीं देता, और दोनों में से केवल DeepSeek ही ये देता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "deepseek/deepseek-r1-0528" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →DeepSeek: R1 0528 विवरण और प्लेग्राउंड →
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "deepseek/deepseek-r1-0528",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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